Pemetaan Mangrove Menggunakan Algoritma Multivariate Random Forest (RF) ............................................................... (Nandika, et al)

## PEMETAAN MANGROVE MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIVARIATE RANDOM FOREST

## Studi Kasus di Segara Anakan, Cilacap

## (Mapping of Mangrove using Multivariate Random Forest Algorithm, Case Study in Segara
Anakan, Cilacap)
Muhammad Rizki Nandika 1 , A.A. Md. Ananda Putra Suardana 1 , Nanin Anggraini 2
1 Pusat Riset Oseanografi, Organisasi Riset Kebumian dan Maritim, BRIN
2 Pusat Riset Penginderaan Jauh, Organisasi Riset Penerbangan dan Antariksa, BRIN Jl. Pasir Putih I, Ancol Timur, Jakarta 14430 E-mail: muhammad.rizki.nandika@brin.go.id
Diterima: 14 Juli 2022; Direvisi:20 Maret 2023; Disetujui untuk Dipublikasikan: 27 Maret 2023

## ABSTRAK
Potensi  pengembangan  dan  pemanfaatan Artificial  Intelligence (AI)  dan Machine  Learning (ML)  terus meningkat  untuk  dimanfaatkan  dalam  pemrosesan  data  penginderaan  jauh  pada  periode  waktu  terakhir. Teknologi penginderaan jauh telah terbukti dapat diandalkan untuk mendeteksi sebaran tutupan mangrove. Salah  satu  metode  berbasis  ML  yang  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  sebaran  tutupan  mangrove adalah  metode Random  Forest .  Penelitian  ini  berfokus  pada  pengujian  akurasi  klasifikasi Random  Forest dalam  mengidentifikasi  mangrove  di  Segara  Anakan,  Cilacap.  Seluruh  pemrosesan  data  dan  analisis dilakukan  menggunakan platform berbasis cloud , Google  Earth  Engine .  Data  yang  digunakan  yaitu  citra satelit  Sentinel-2A  akuisisi  tanggal  1  Januari  -  31  Desember  2020.  Metode  klasifikasi  menggunakan algoritma RF dengan 12 kombinasi band dan indeks yang berbeda: biru, hijau, merah, red edge , NIR, SWIR- 1,  SWIR-2,  NDVI,  MNDWI,  SR,  GCVI,  MMRI.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi menggunakan  12  parameter  mampu  mengidentifikasi  mangrove  dengan  nilai  akurasi  yang  tinggi  (OA  = 0,892;  kappa  =  0,782).  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  MMRI  menjadi  parameter  yang  diketahui memiliki  kemampuan  yang  paling  baik  dalam  memisahkan  objek  mangrove  dan  non-mangrove,  diikuti selanjutnya oleh SWIR-2.
Kata kunci : akurasi, indeks vegetasi, mangrove, random forest , Sentinel-2

## ABSTRACT
The  potential  of  Artificial  Intelligence  (AI)  and  machine  learning  (ML)  has  also  been  utilized  in  remote sensing  data  processing  in  recent  times.  Remote  sensing  technology  has  been  proved  for  mangrove detection. One of the most widely used ML-based methods for classifying is Random Forest (RF). This study focuses  on  examining  the  accuracy  of RF  classification  to retrieve  the  information  of mangroves  in  Segara Anakan, Cilacap. All data processing and analysis is carried out using a cloud-based platform, Google Earth Engine. The data used in this study is the Sentinel-2A satellite imagery acquired on January 1  - December 31,  2020.  The  RF  classification  uses  12  band  and  index  combinations:  blue,  green,  red,  red  edge,  NIR, SWIR-1,  SWIR-2,  NDVI,  MNDWI,  SR,  GCVI,  and  MMRI.  The  results  showed  that  the  classification  results using 12 parameters could identify mangroves with a high accuracy value (OA = 0.892; kappa = 0.782). The results of this study indicate that MMRI is the parameter known to have the best ability to separate mangrove and non-mangrove objects, followed by SWIR-2.
Keywords: accuracy, vegetation index, mangrove, random forest, Sentinel-2

## PENDAHULUAN
Mangrove  merupakan  suatu  ekosistem  yang sangat penting di wilayah pesisir, karena memberikan  banyak  manfaat  dalam  berbagai aspek.  Dari  segi  ekologi,  mangrove  berperan sebagai  tempat  perlindungan  bagi  berbagai  jenis flora  dan  fauna  seperti  burung,  ikan,  invertebrata, mamalia. Selain itu, habitat muara yang terdapat di dalam  ekosistem  mangrove  juga  merupakan tempat  yang  ideal  untuk  pemijahan  biota  laut seperti  udang,  kepiting,  dan  berbagai  jenis  ikan (Ouyang  &  Guo,  2021).  Dalam  aspek  komersial,
pengembangan kawasan mangrove sebagai lokasi pariwisata juga memberikan manfaat ekonomi bagi masyarakat  di  sekitar  (Arkwright  &  Kaomaneng, 2018;  Henri  &  Ardiawati,  2020).  Keberadaan mangrove  sebagai  pertahanan  alami  pantai  juga berfungsi  untuk  mencegah  erosi  dan  menjaga garis  pantai  tetap  stabil,  sehingga  membantu dalam  pencegahan  keterpaparan  gelombang  laut (Menéndez et al., 2020). Dalam konteks perubahan iklim, mangrove juga dapat menangkap sejumlah  besar  emisi  karbon  dioksida  dan  gas rumah kaca lainnya dari atmosfer, lalu
menyimpannya  dalam  bentuk  karbon  (Rudianto  et al., 2020)
Mangrove  saat  ini  menghadapi  berbagai bahaya yang mengancam keberlangsungan hidupnya.  Kenaikan  permukaan  air  laut  akibat pemanasan  global  telah  menjadi  salah  satu ancaman utama dalam proses terjadinya degradasi  ekosistem  mangrove  (Mafi-Gholami  et al.,  2020).  Selain  itu,  ancaman  antropogenik seperti  pembuangan  limbah  ke  perairan  juga memperparah  keadaan  yang  menyebabkan  polusi dan  merusak  habitat  mangrove  (Kesavan  et  al., 2021).
Hutan  mangrove  di  Indonesia  dinyatakan mengalami  degradasi  yang  cukup  besar,  dimana pada  tahun  1990  hingga  2000,  terjadi  penurunan luas  hutan  mangrove  di  Indonesia  sebesar  17% (Giesen  et  al.,  2007).  Faturrohmah  &  Marjuki (2017), melalui studinya juga menyebutkan bahwa dalam periode tahun 2000 hingga 2005, luas hutan mangrove  mengalami  penurunan  sekitar  1,6% atau  50  ribu  hektar.  Berdasarkan  laporan pemutakhiran  Peta  Mangrove  Nasional  yang dikeluarkan  oleh  Kementerian  Lingkungan  Hidup dan Kehutanan (KLHK) tahun 2021, diketahui luas mangrove Indonesia saat ini adalah 3.364.080 ha.
Beberapa  tahun  terakhir,  banyak  satelit  yang diluncurkan  dan  menunjukkan  kemampuan  yang mumpuni dalam
mengidentifikasi
kondisi mangrove,  seperti  Landsat  5-9  (1984-sekarang), Sentinel-1  (2015-sekarang),  Sentinel-2  (2015- sekarang), Worldview 1-4 (2007-sekarang), Pleiades  (2011-sekarang),  (Achmad  et  al,  2020; Cipta  et  al.,  2021;  Ghorbanian  et  al.,  2021;  Hu  et al.,  2020;  Jamaluddin  et  al.,  2022;  Rahmandhana et  al.,  2022;  Ridho  et  al.,  2021;  Ulqodry  et  al., 2021;  Wang  et  al.,  2018;  Xue  &  Qian,  2022). Seluruh  satelit  tersebut  dimanfaatkan  untuk melakukan  pemantauan  kondisi  mangrove  di berbagai lokasi dan memberikan cakupan informasi  spasial  yang  luas  dengan  resolusi temporal yang cukup panjang.
Salah  satu  metode  yang  saat  ini  banyak dimanfaatkan untuk melakukan pemantauan mangrove adalah klasifikasi tutupan lahan menggunakan  algoritma Random  Forest (RF) (Aviña-Hernández et al., 2023; Behera et al., 2021; Diniz  et  al.,  2019;  Ghorbanian  et  al.,  2021; Jamaluddin  et  al.,  2022;  Jhonnerie  et  al.,  2015; Purwanto  et  al.,  2023).  Beberapa  studi  telah dilakukan,  dan  menunjukkan  potensi  luar  biasa yang  dimiliki  RF  dalam  melakukan  identifikasi mangrove.  Bahkan,  beberapa  penelitian  mampu menghasilkan  nilai Overall  Accuracy (OA)  yang tinggi hingga mencapai lebih dari 90% (Ghorbanian  et  al.,  2021;  Hu  et  al.,  2020; Jhonnerie et al., 2015; Purwanto et al., 2023).
Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan pemetaan  mangrove  menggunakan  algoritma  RF dengan memanfaatkan beberapa kombinasi atribut.  Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  Segara Anakan,  Kabupaten  Cilacap,  Jawa  Tengah, dengan  pertimbangan  wilayah  tersebut  memiliki
keragaman  spesies  serta  perubahan  mangrove yang cukup dinamis.

## METODE

## Lokasi Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  Segara  Anakan, Kabupaten  Cilacap,  Jawa  Tengah  ( Gambar  1 ). Wilayah  Segara  Anakan  merupakan  lokasi dengan berbagai spesies mangrove dan tanaman  lain.  Melalui  laporan  yang  diberikan oleh  Hinrichs  et  al.  (2009),  terdapat  21  spesies dan  5  genus  tanaman,  dengan  kerapatan  pohon mencapai 0,80 ± 0,99 Ind./m². Namun, banyaknya  aktivitas  pembukaan  lahan  sawah telah  menyebabkan  terjadinya  laju  penurunan luas  mangrove  di  Segara  Anakan,  dan  kegiatan tersebut  masih  berlangsung  hingga  saat  ini (Hariyadi & Madduppa, 2018).
Gambar 1. Lokasi penelitian Segara Anakan, Kabupaten Cilacap, Jawa Tengah.
Citra  yang  digunakan  untuk  melakukan proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini  berasal  dari data European  Space  Agency (ESA)  Sentinel-2 MSI  Level-2A  yang  merupakan  data Surface Reflectance (SR)  yang  telah  melalui  proses koreksi  geometrik  dan  atmosferik  ( Tabel  1 ). Sentinel-2  sendiri  adalah  citra  satelit  multispektral yang  terdiri  dari  13 band ,  meliputi visible  band , infrared band dan coastal aerosol band .
Tabel 1.
Spesifikasi  citra  satelit  Sentinel-2  L2A, mencakup  resolusi  spasial  dan  resolusi spektral. Resolusi Spasial (m) Resolusi Spektral (nm) 10 4  band  (Blue  (~493  nm), Green  (~560  nm),  Red  (~665 nm), NIR (~833)) 20 6 band (4 band pada
Vegetation  Red  Edge  Band (~704nm,  ~740nm,  ~783nm dan  ~865nm)  dan  2  band SWIR (~1610nm dan ~2190nm)) 60 3 band (Coastal Aerosol (~443 nm),  Water  Vapour  (~945  nm) dan Cirrus band (~1374 nm))
Pemetaan Mangrove Menggunakan Algoritma Multivariate Random Forest (RF) ............................................................... (Nandika, et al)
Gambar 2. Diagram  aliran  pengolahan  pada platform GEE.  Langkah-langkah  terkait  dengan  persiapan  data  (biru), desain sampel (hijau), prosedur klasifikasi (kuning) dan hasil akhir (merah).

## Metode Penelitian
Seluruh  proses  pengolahan  dan  analisis  data dilakukan  di  dalam platform Google  Earth  Engine (GEE). Secara umum proses identifikasi mangrove melalui  3  tahapan  utama,  meliputi  1)  persiapan data;  2)  pembuatan  desain  sampel;  dan  3) klasifikasi.  Seluruh  hasil  tersebut  menghasilkan  2 keluaran meliputi peta mangrove dan nilai akurasi. Gambar  2 menunjukkan  diagram  detail  mengenai proses pengolahan data.

## Akuisisi Data Satelit
Kumpulan  citra  Sentinel-2  L2A  dengan cloud cover kurang  dari  20  persen  digunakan  untuk menghasilkan  komposit  periode  tahunan  yang bebas  awan  di  wilayah  Segara  Anakan,  dengan tanggal  akuisisi  dari  1  Januari  hingga  31 Desember 2020. Proses cloud masking memanfaatkan QA band ( Quality Assessment ) dan fungsi reducer  median yang  tersedia  di  dalam GEE.  Penggunaan  QA band berfungsi  untuk menghapus kontaminasi awan yang terdapat pada setiap  citra,  sedangkan  fungsi reducer median digunakan  untuk  memilih  nilai  tengah  pikel  dari seluruh  tumpukan citra yang digunakan. Dari hasil tersebut  didapatkan  satu  citra  yang  terhindar  dari nilai  piksel  terlalu  terang  (misalnya  awan)  atau terlalu gelap (misalnya bayangan).

## Penentuan Lokasi Tumbuhnya Mangrove
Proses  selanjutnya  adalah  mempersempit daerah kajian dengan menentukan lokasi tumbuhnya  mangrove. Dengan  mengasumsikan bahwa  mangrove  tumbuh  pada  wilayah  pasang surut  di  ketinggian  yang  rendah,  maka  kami menggunakan  beberapa  kombinasi  parameter yang  terdiri  data Digital  Elevation  Model (DEM), indeks  vegetasi  dan  indeks  air.  DEM  digunakan untuk  wilayah  daratan  dengan  elevasi  yang rendah, sedangkan kombinasi indeks vegetasi dan
air  digunakan  untuk  mengenali  vegetasi  pada wilayah  pasang  surut  yang  terendam  air  secara berkala.  Kombinasi  pengaturan  ketiga  parameter tersebut ditunjukkan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Kombinasi  penentuan  wilayah  tumbuhnya mangrove Parameter Pengaturan Ketinggian SRTM dengan nilai elevasi kurang dari 50 meter Indeks vegetasi NDVI dengan nilai indeks lebih dari 0,25 Indeks air MNDWI dengan nilai indeks lebih dari -0,5
Informasi  ketinggian  memanfaatkan  data Shuttle  Radar  Topography  Mission (SRTM) dengan  resolusi  spasial  30  meter.  Sedangkan indeks vegetasi dan air masing-masing memanfaatkan nilai Normalized Difference Vegetation  Index (NDVI)  (Pettorelli  et  al.,  2011) dan Modified  Difference  Water  Index (MNDWI) (Xu,  2006)  yang  didapatkan  melalui  transformasi digital  citra  dari  data  Sentinel-2  L2A,  dengan analisis dilakukan pada resolusi spasial 10 meter.

## Penentuan Sampel dan Klasifikasi Citra
Sebanyak  134  titik  sampel  yang  terdiri  dari perolehan  data  lapangan  dan  pengamatan  visual citra diambil dengan menggunakan metode Cluster Random  Sampling, dimana  AOI  dibagi  ke  dalam sebuah  area  kecil  secara  merata,  kemudian  titik sampel  diambil  secara  acak  dalam  potongan  area tersebut.  Selanjutnya  berdasarkan  sampel  yang dikumpulkan,  70%  titik  digunakan  untuk  proses klasifikasi, dan 30% titik untuk uji akurasi.
Sedangkan untuk proses klasifikasi, penelitian ini  memanfaatkan  metode  klasifikasi  RF  untuk mengkategorikan  tutupan  lahan  ke  dalam  dua kelas yang berbeda, yaitu mangrove (Mg) dan non mangrove  (non  Mg).  Penelitian  ini  menggunakan
12 parameter yang digunakan sebagai input dalam proses  klasifikasi  ( Tabel  3 ).  Penggunaan  RF didasarkan  pada  fakta  bahwa  metode  ini  dapat menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  dalam memprediksi  hasil  untuk  masalah  klasifikasi  dan regresi  (Breiman,  2001;  Rodriguez-Galiano  et  al., 2012). Metode RF berjalan dengan
menggabungkan
sejumlah pohon keputusan ( decision  tree ),  dan  masing-masing  dilatih  pada subset data yang berbeda. Studi ini memanfaatkan 100  pohon,  dengan  5  variabel  per split untuk melakukan  proses  klasifikasi.  Dalam  beberapa kasus,  penggunaan  100  pohon  pada  metode  RF dicatat  mampu  memberikan  kinerja  yang  baik dalam  melakukan  klasifikasi,  terutama  untuk kumpulan  data  yang  sedikit  dan  proses  klasifikasi yang  sederhana.  Hal  ini  juga  dikemukakan  oleh Oshiro  et  al.  (2012)  yang  menyebutkan  bahwa metode  RF  bekerja  baik  untuk  dijalankan  pada jumlah  pohon  antara  64 –128  pohon.  Selain  itu, pemilihan  lima  variabel  per split dilakukan  karena pengaturan ini dapat meningkatkan keanekaragaman  dalam  setiap  pohon  keputusan, menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  pada kumpulan  data  yang  kompleks  (Regier  et  al., 2023).
Tabel 3. Indeks yang digunakan dalam proses klasifikasi Parameter Formula Sumber Blue B2 Green B3 Red B4 NIR B8 NIR B8A SWIR-1 B11 SWIR-2 B12 Simple Ratio (SR) (Jordan, 1969) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) (Pettorelli et al., 2011) Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI) (Xu, 2006) Greeness Clorophyll Vegetation Index (GCVI) (Gitelson et al., 2003) Modular Mangrove Recognition Index (MMRI) (Diniz et al., 2019)

## Uji Akurasi
Langkah  terakhir,  dilakukan  uji  akurasi  hasil klasifikasi dengan menggunakan metode confusion  matrix (Congalton  &  Green,  2019). Langkah  ini  bekerja  dengan  cara  membandingkan peta  yang  dihasilkan  oleh  klasifikasi  citra  dengan
data  referensi.  Matriks  ini  memberikan  informasi mengenai Overall  Accuracy (OA),  dimana  nilai  ini menggambarkan seberapa akurat peta menggambarkan kenampakan nyata sesuai dengan data referensi (Congalton & Green, 2019). Perhitungan metode confussion matrix ditunjukkan pada Persamaan (1) .
𝑂𝑣𝑒𝑟𝑎𝑙𝑙 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑁 ∑ 𝑛𝑖𝑗 𝑘 𝑖=1 𝑛 …………………(1) 𝑘 :  jumlah kelas 𝑛 𝑖𝑗
:  jumlah piksel sampel dalam sel (i,j)
𝑛 +𝑗 :  jumlah  piksel  sampel  dalam  kolom  kelas referensi
𝑛 𝑖+ :  jumlah  piksel  sampel  dalam  baris  kelas peta
Selanjutnya untuk mengukur
nilai
kesepakatan  antara  data  referensi  dan  data  hasil klasifikasi, dilakukan perhitungan statistik menggunakan metode Cohen Kappa yang dikembangkan  pertama  kali  oleh  Cohen  (1960). Koefisien kappa Cohen bernilai antara -1 hingga 1, dengan nilai 1 menunjukkan kesepakatan sempurna, nilai 0 menunjukkan tingkat kesepakatan  yang  diharapkan  secara  kebetulan, dan  nilai  negatif  menunjukkan  kesepakatan  yang lebih  rendah  dari  tingkat  kesepakatan  yang diharapkan  secara  kebetulan.  Perhitungan  nilai Cohen Kappa menggunakan Persamaan (2) .
𝐾 = 𝑁 ∑ 𝑚𝑖𝑗 𝑘 𝑖=1 −∑ (𝐺𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐶𝑖) 𝑁2−∑ (𝐺𝑖 𝑛 𝑖=1 𝐶𝑖) …………………………(2)
di mana:
𝐾 :  koefisien kappa 𝑁 :  jumlah nilai yang diklasifikasikan dibandingkan dengan nilai kebenaran
𝑚 𝑖𝑗 :  total  nilai  kebenaran  kelas  i  yang  telah diklasifikasikan ke dalam kelas i
𝐶 𝑖 :  total nilai prediksi kelas i 𝐺 𝑖 :  total nilai kebenaran kelas i

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penampakan Visual Mangrove
Berdasarkan  tampilan  citra  Sentinel-2  LC2A komposit RGB false color (NIR, SWIR, red ) terlihat perbedaan  antara  objek  mangrove  dengan  objek non-mangrove lainnya . Objek bangunan dan lahan terbuka  ditunjukkan  dengan  warna  hijau,  yang terdapat pada sisi timur wilayah kajian. Sementara objek yang mengandung air, seperti badan air dan juga  sawah  tadah  hujan,  ditunjukkan  dengan warna  biru  gelap  dan  hitam.  Semakin  tinggi kandungan  air,  maka  semakin  gelap  warna  yang dihasilkan.  Objek  vegetasi  non  mangrove  menjadi objek yang paling sulit dibedakan  diantara seluruh objek  yang  ada.  Objek  ini  memiliki  warna  oranye terang,  sementara  objek  mangrove    memiliki warna oranye yang lebih tua ( Gambar 4 ).
Pemetaan Mangrove Menggunakan Algoritma Multivariate Random Forest (RF) ............................................................... (Nandika, et al)
Gambar 4. Tampilan  mangrove  dari  komposit  untuk RGB false  color (NIR,  SWIR, red ).  Kotak kuning  menunjukkan  lokasi  mangrove sejati, sedangkan kotak putih menunjukkan lokasi mangrove asosiasi.
Perbedaan  warna  ini  disebabkan  karena adanya  perbedaan  nilai  yang  cukup  tinggi  antara nilai mangrove dan  non-mangrove yang terdeteksi oleh kanal NIR, SWIR, dan red . Kanal NIR dan red sensitif  terhadap  tingkat  kehijauan  vegetasi sedangkan SWIR sensitif pada tingkat kelembaban tanah.  Reflektan  kanal red ,  NIR,  dan  SWIR  pada vegetasi non-mangrove memiliki pola yang hampir sama  dimana  nilai  kanal  NIR  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  nilai  pada  kanal  SWIR  dan red .  Pada  vegetasi  mangrove,  pola  ini  tidak berlaku.  Nilai  reflektan  kanal  NIR  pada  mangrove lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kanal  SWIR  dan red bahkan nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan  nilai  NIR  pada  vegetasi  non-mangrove. Adapun  nilai  reflektan  kanal  SWIR  dan red mangrove  berbanding  terbalik  dengan  nilai  NIR bahkan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  nilai pada  vegetasi  non-mangrove.  Hal  ini  disebabkan karena  pengaruh  dari  kanal  SWIR  yang  sensitif terhadap  kelembaban  dari  permukaan  tanah dimana  lokasi  tumbuh  mangrove  selalu  lembab akibat adanya pasang surut.
Mangrove Segara
Anakan
tumbuh
memanjang  dari  arah  barat  ke  timur  dengan berbagai  variasi  warna  tampilan  citra,  terlihat  dari warna  oranye  tua  dan  yang  sedikit  lebih  cerah. Mangrove  berwarna  oranye  muda  terdeteksi  di Segara  Anakan  bagian  barat  sedangkan  warna oranye  tua  di  bagian  timur.  Gradasi  warna disebabkan  oleh  perbedaan  spesies  yang  tumbuh di  wilayah  tersebut.  Berdasarkan  informasi  dari berbagai  literatur  dan  hasil  survei  yang  telah dilakukan,  diketahui  bahwa  mangrove  yang tumbuh  di  bagian  barat  adalah  mangrove  asosiasi dan  mangrove  yang  tumbuh  di  sisi  bagian  timur didominasi  oleh  mangrove  sejati  (Anggraini  et  al., 2019).  Spesies  mangrove  asosiasi  ini  memiliki adaptasi  khusus  yang  memungkinkannya  tumbuh di  tanah  yang  lebih  kering  dan  tidak  tergenang  air laut secara terus-menerus. Sementara itu, mangrove  sejati  tumbuh  di  daerah  yang  lebih rendah di sepanjang garis pantai dan terendam air laut secara terus-menerus (Kandasamy & Bingham,  2001;  Spalding  et  al.,  2010;  Tomlinson, 2016).  Koswara  et  al.  (2017)  menyatakan  bahwa mangrove  di  sisi  bagian  barat  didominasi  oleh
mangrove Derris  sp dan Acanthus  sp ,  bagian tengah  dijumpai  adanya  mangrove  sejati  dan dominan  mangrove  ikutan  lainnya,  dan  di  bagian timur  didominasi  oleh  mangrove  sejati  dengan kerapatan yang cukup tinggi.

## Penentuan AOI Mangrove
Pembatasan AOI dengan DEM kurang dari 50 meter,  NDVI  lebih  besar  dari  0,25,  dan  MNDWI lebih  besar  dari  -0,5  digunakan  dengan  asumsi bahwa  mangrove  berada  pada  wilayah  pesisir, dimana  mangrove  merupakan  salah  satu  jenis vegetasi  yang  hanya  hidup  pada  wilayah  dengan ketinggian  kurang  dari  50  meter  dan  masih tergenang  oleh  air.  Melalui  penggunaan  tiga parameter  tersebut  sebagai  pembatas  dalam menentukan  AOI, didapatkan  wilayah  kajian secara  spesifik  sebagaimana  ditunjukkan  pada Gambar 5 .
Gambar 5. Hasil  median  komposit  untuk  RGB false color (NIR, SWIR, Red ) setelah ditambahkan  fungsi masking melalui  3 parameter (DEM, NDVI, MNDWI).
Penentuan  AOI  dalam  rangkaian  proses klasifikasi  menjadi  sebuah  langkah  yang  penting untuk menghasilkan klasifikasi dengan nilai akurasi yang  baik.  Penggunaan  AOI  yang  terlalu  luas dapat  menyebabkan  banyaknya  jenis  tutupan lahan  lain  yang  masuk  ke  dalam  AOI,  sehingga meningkatkan potensi adanya kesalahan klasifikasi  ( misclassification )  yang  cukup  banyak. Pemotongan  AOI  secara  spesifik  di  lokasi  kajian dapat  meminimalisir  potensi  kesalahan  klasifikasi tersebut.

## Proses Filtering
Proses filtering dilakukan untuk menghasilkan klasifikasi  bebas noise ,  sehingga  informasi  yang didapatkan  jauh  lebih  akurat.  Melalui  fungsi  filter “ connectedPixelCoun t”  pada platform GEE, noise teridentifikasi  dalam  piksel  yang  tidak  terhubung dengan  kumpulan  piksel  (mangrove). Gambar  6 menunjukkan  hasil pengolahan data citra sebelum dan sesudah dilakukannya proses filtering .
Pada  hasil  klasifikasi  sebelum  dilakukannya filtering ,  terlihat  adanya  sebaran  piksel  di  sekitar daratan  yang  terdeteksi  sebagai  mangrove  (kotak kuning). Ini adalah noise , dimana citra satelit gagal mendeteksi  objek  tersebut,  sehingga  terjadi
kesalahan  klasifikasi  dalam  pendeteksian  objek mangrove. Noise yang diperoleh pada pengolahan ini  mungkin  disebabkan  karena  beberapa  faktor, seperti  gangguan  atmosfer,  resolusi  citra  yang kurang  detail  atau  karena  adanya  pembiasan radiometrik  (Kumar  &  Jebarani,  2019).  Penurunan kualitas dari hasil klasifikasi inilah yang selanjutnya diperbaiki  dengan  melakukan  proses filtering . Setelah dilakukannya proses filtering , dapat terlihat bahwa beberapa kesalahan klasifikasi  yang terjadi sebelumnya dapat dihilangkan dengan baik.
Gambar 6. Hasil klasifikasi mangrove berbasis piksel sebelum  diterapkan  fungsi  filter  (a),  hasil klasifikasi  mangrove  setelah  diterapkan filter  (b).  Kotak  kuning  menunjukkan area yang  terpengaruh  dengan  adanya  proses filtering.

## Hasil Uji Akurasi
Metode  RF  dengan  12  parameter  berhasil melakukan  klasifikasi  objek  mangrove  dengan hasil  yang  memuaskan,  dengan  OA  mencapai 0,892 (Gambar  7) .  Hasil  klasifikasi  tersebut menunjukkan bahwa citra Sentinel-2 dapat memberikan  informasi  yang  akurat  tentang  objek mangrove  di  lokasi  yang  diuji.  Koefisien  kappa
yang  mencapai  0,782  juga  menunjukkan  bahwa adanya  tingkat  kesepakatan  yang  baik  antara  titik uji  dan  hasil  klasifikasi.  Namun,  perlu  dicatat bahwa  tingginya  nilai  akurasi  dapat  dipengaruhi oleh  penggunaan  kelas  yang  terbatas  hanya Mangrove  (Mg)  dan  Non-Mangrove  (Non-Mg). Penggunaan  kelas  yang  terbatas  ini  bertujuan untuk meminimalisir pemisahan data yang kompleks sehingga  dapat menghasilkan klasifikasi dengan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  (Dwiputra  et al., 2016).
Melalui  pengolahan  RF  juga  dihasilkan informasi  mengenai variable  importance .  Data  ini selanjutnya  dapat  memberikan  informasi  yang penting  dalam  menentukan  variabel  mana  yang memiliki  pengaruh  paling  besar  terhadap  hasil klasifikasi.,Dalam studi ini hasil variable importance menunjukkan  bahwa  beberapa  input memiliki nilai penting yang tinggi dalam melakukan klasifikasi objek mangrove ( Gambar 8 ).
Pada  indeks  vegetasi  yang  digunakan, diketahui  MMRI  memiliki  pengaruh  yang  besar dalam  membedakan  antara  area  mangrove  dan non-mangrove.  Hal  ini  sesuai  dengan  apa  yang telah  dilakukan  oleh  Diniz  et  al.,  (2019),  dimana melalui  penelitiannya  disebutkan  bahwa  indeks MMRI memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memisahkan  objek  mangrove  dan  non-mangrove jika dibandingkan beberapa indeks lainnya, seperti NDVI,  NDWI  dan  CMRI.  Lebih  lanjut,  MMRI  juga disebutkan  mampu  menghasilkan  nilai  OA  yang lebih  tinggi  1,5  kali  lipat  ,  dan  nilai  kappa  yang lebih tinggi  4 kali lipat   dibandingkan dengan nilai yang dilaporkan di indeks lainnya.
Selanjutnya  jika  dilihat  dari  masing-masing band yang dimiliki citra satelit Sentinel-2, diperoleh informasi  bahwa band 12  (SWIR-2)  memiliki kemampuan  yang  paling  baik  dalam  memisahkan objek  mangrove  dan  non-mangrove. Hal  ini  terjadi karena band tersebut  memiliki  tingkat  reflektansi yang  baik  untuk  objek  vegetasi.  MNDWI  menjadi parameter  yang  memiliki  nilai variable  importance yang  paling  rendah.  Ini  terjadi  karena  satelit memiliki  kesulitan  untuk  mendeteksi  objek  air  di wilayah  mangrove  dengan  tajuk  yang  lebat, sehingga  informasi  keberadaan  air  sedikit  sulit diperoleh.
Gambar 7. Hasil klasifikasi RF menggunakan 12 parameter.
Gambar 8. Variable Importance dari 12 parameter yang digunakan dalam klasifikasi mangrove menggunakan metode Random Forest.

## KESIMPULAN
Penelitian ini mengungkapkan bahwa algoritma  RF memiliki kemampuan yang mumpuni dalam  mengidentifikasi ekosistem  mangrove. Klasifikasi  menggunakan  12  parameter  ( blue , green , red , red edge , NIR, SWIR-1, SWIR-2, NDVI, MNDWI,  SR,  GCVI,  MMRI)  mampu  menghasilkan nilai  akurasi  yang  baik  mencapai  0,892  dengan koefisien  kappa  mencapai  0,782.  MMRI  menjadi parameter  yang  diketahui  memiliki  kemampuan yang  paling  baik  dalam  memisahkan  objek mangrove  dan  non-mangrove,  diikuti  selanjutnya oleh SWIR-2 ( band 12).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih Penulis ucapkan kepada Prof.  Dr.  M.  Rokhis  Khomarudin  S.Si.  M.Si.,  yang telah  mendukung  penelitian  ini.  Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh petugas  lapangan  dan  masyarakat  lokal  Segara
Anakan,  Cilacap  yang  telah  membantu  dalam pengambilan data lapangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  E.,  Nursanti,  N.,  Marwoto,  Fazriyas,  F.  & Jayanti,  D.P.  (2020).  Studi  kerapatan  mangrove dan  perubahan  garis  pantai  tahun  1989-2018  di Pesisir  Provinsi  Jambi. Jurnal  Pengelolaan Sumberdaya  Alam  dan  Lingkungan  (Journal  of
Natural Resources and Environmental Management) , 10 (2), 138-152. DOI:
https://doi.org/10.29244/jpsl.10.2.138-152.
Anggraini,  N.,  Julzarika,  A.  &  Adawiah,  S.W.  (2019). Detection  of  true  mangroves  in  Indonesia  using satellite remote sensing. Journal of Environmental Analysis  and  Progress,  4 (3),  157-167.  DOI: https://doi.org/10.24221/jeap.4.3.2019.2488.157- 167.
Arkwright,  D.  &  Kaomaneng,  I.S.  (2018).  Mangrove ecotourism  development  on  Kakaralamo  Island North Halmahera: Community perception, participation,  and  development  strategies. IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental
Science , 175 (012232).  IOP  Publishing  Ltd.  DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/175/1/012232. Aviña-Hernández,  J.,  Ramírez-Vargas,  M.,  Roque- Sosa,  F.  &  Martínez-Rincón,  R.O.  (2023). Predictive  performance  of  random  forest  on  the identification  of  mangrove  species  in  arid environments. Ecological  Informatics , 75 (102040). DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2023. 102040.
Behera,  M.D.,  Barnwal,  S.,  Paramanik,  S.,  Das,  P., Bhattyacharya, B.K., Jagadish, B., … & Behera, S. K. (2021). Species-level classification and mapping  of  a  mangrove  forest  using  random forest —utilisation  of  AVIRIS-NG  and  Sentinel Data. Remote  Sensing , 13 (11),  1-17.  DOI: https://doi.org/10.3390/rs13112027.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning , 45 (1), 5-32. DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324.
Cipta,  I.M.,  Sobarman,  F.A.,  Sanjaya,  H.  &  Darminto, M.R.  (2021).  Analysis  of  mangrove  forest  change from Multitemporal Landsat Imagery using Google Earth  Engine  Application:  (Case  Study:  Belitung Archipelago  1990-2020). 2021  IEEE  Asia-Pacific Conference  on  Geoscience,  Electronics  and Remote  Sensing  Technology,  AGERS  2021- Proceeding ,  90-95.  Institute  of  Electrical  and Electronics Engineers Inc. DOI: https://doi.org/10.1109/AGERS53903.2021.96173
54.
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales.
Educational and Psychological Measurement , 20 (1), 37-46. DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000104. Congalton,  R.  &  Green,  K.  (2019). Assessing  the accuracy  of  remotely  sensed  data:  principles  and practices. Third Edition . DOI:
https://doi.org/10.1201/9780429052729.
Diniz,  C.,  Cortinhas,  L.,  Nerino,  G.,  Rodrigues,  J., Sadeck,  L.,  Adami,  M.  &  Souza-Filho,  P.W.M. (2019). Brazilian mangrove status: Three decades of  satellite  data  analysis. Remote  Sensing , 11 (7), 1-19. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11070808. Dwiputra  A.J.,  Suharyadi,  R.,  &  Danoedoro,  P.  (2016). Pengaruh  jumlah  kelas  dan  skema  klasifikasi terhadap  akurasi  informasi  penggunaan  lahan hasil  klasifikasi  berbasis  objek  dengan  teknik support  vector  machine  di  sebagian  Kabupaten Kebumen Provinsi Jawa Tengah. Majalah Geografi Indonesia , 30 (2), 120-133. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.22146/mgi.15632. Faturrohmah,  S.  &  Marjuki,  B.  (2017). Identifikasi dinamika  spasial  sumberdaya  mangrove  di Wilayah  Pesisir  Kabupaten  Demak  Jawa  Tengah .
Diakses dari https://jurnal.ugm.ac.id/mgi. [9 September 2022].
Ghorbanian,  A.,  Zaghian,  S.,  Asiyabi,  R.M.,  Amani,  M., Mohammadzadeh,  A.  &  Jamali,  S.  (2021). Mangrove  ecosystem  mapping  using  sentinel-1 and  sentinel-2  satellite  images  and  random  forest algorithm in google earth engine. Remote Sensing ,
13 (13), 1-18. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13132565.
Giesen,  W.,  Wulffraat,  S.,  Zieren,  M.  &  Scholten,  L.
(2007). Mangrove  guidebook  for  Southeast  Asia . FAO  and  Wetlands  International.    FAO  Regional Office for Asia and the Pacific.  Bangkok. Thailand.
Gitelson,  A.A.,  Vina,  A.,  Arkebauer,  T.J.,  Rundquist,  D.
C.,  Keydan,  G.  &  Leavitt,  B.  (2003).  Remote
estimation  of  leaf  area  index  and  green  leaf biomass in maize canopies. Geophysical Research Letters , 30 (5), 52-1-52-4. DOI: https://doi.org/10.1029/2002gl016450.
Hariyadi,  S.  &  Madduppa,  H.  (2018).  Condition  and mangrove  density  in  Segara  Anakan,  Cilacap Regency,  Central  Java  Province,  Indonesia . AACL Bioflux, 11 (4), 1055-1068.
Henri,  H.  &  Ardiawati,  S.  (2020).  Ecotourism development  of  Munjang  Mangrove  Forest  and Conservation Efforts based on community approach. BIOLINK  (Jurnal  Biologi  Lingkungan Industri Kesehatan) , 7 (1), 106-116. DOI: https://doi.org/10.31289/biolink.v7i1.2952.
Hinrichs,  S.,  Nordhaus,  I.  &  Geist,  S.J.  (2009).  Status, diversity  and  distribution  patterns  of  mangrove vegetation  in  the  Segara  Anakan  lagoon,  Java, Indonesia. Regional  Environmental  Change , 9 (4), 275-289. DOI: https://doi.org/10.1007/s10113-008- 0074-4.
Hu,  L.,  Xu,  N.,  Liang,  J.,  Li,  Z.,  Chen,  L.  &  Zhao,  F. (2020).  Advancing  the  mapping  of  mangrove forests  at  national-scale  using  Sentinel-1  and Sentinel-2  time-series  data  with  Google  Earth Engine:  A  case  study  in  China. Remote  Sensing , 12 (19). DOI: https://doi.org/10.3390/RS12193120. Jamaluddin,  I.,  Chen,  Y.-N.,  Ridha,  S.M.,  Mahyatar,  P. & Ayudyanti, A.G. (2022). Two decades mangroves  loss  monitoring  using  Random  Forest and Landsat Data in East Luwu, Indonesia (2000 – 2020). Geomatics , 2 (3), 282-296. DOI: https://doi.org/10.3390/geomatics2030016.
Jhonnerie,  R.,  Siregar,  V.P.,  Nababan,  B.,  Prasetyo, L.B.  &  Wouthuyzen,  S.  (2015).  Random  Forest classification  for  mangrove  land  cover  mapping using  Landsat  5  TM  and  ALOS  Palsar  Imageries. Procedia  Environmental  Sciences , 24 ,  215-221. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.proenv.201 5.03.028.
Jordan,  C.F.  (1969).  Derivation  of  leaf-area  index  from quality  of  light  on  the  forest  floor. Ecology , 50 (4),
663-666. DOI: https://doi.org/10.2307/1936256. Kandasamy,  K.  &  Bingham,  B.  (2001).  Biology  of Mangroves and Mangrove Ecosystems. Advances in Marine Biology , 40 , 81-251. DOI: https://doi.org/10.1016/S0065-2881(01)40003-4.
Kesavan,  S.,  Xavier,  K.A.M.,  Deshmukhe,  G.,  Jaiswar, A.K.,  Bhusan,  S.  &  Shukla,  S.P.  (2021). Anthropogenic
pressure on mangrove ecosystems: Quantification and source identification  of  surficial  and  trapped  debris. Science  of  the  Total  Environment , 794 ,  148677. DOI: https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.20 21.148677.
Koswara,  S.D.,  Ardli,  E.R.  &  Yani,  E.  (2017).  The monitoring  of  mangrove  vegetation  community structure in Segara Anakan Cilacap for the Period of  2009  and  2015. Scripta  Biologica , 4 (2),  113. DOI: https://doi.org/10.20884/1.sb.2017.4.2.414. Kumar, L.A. & Jebarani, M.R. (2019). A comprehensive review on speckle denoising techniques in satellite images. 2019  International  Conference  on Communication  and  Signal  Processing  (ICCSP), Chennai, India, 2019, 0245-0248. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCSP.2019.8697926.
Mafi-Gholami,  D.,  Zenner,  E.K.  &  Jaafari,  A.  (2020). Mangrove  regional  feedback  to  sea  level  rise  and drought  intensity  at  the  end  of  the  21st  century.
Pemetaan Mangrove Menggunakan Algoritma Multivariate Random Forest (RF) ............................................................... (Nandika, et al)
Ecological Indicators , 110 (105972 ). DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.105972. Menéndez, P., Losada, I.J., Torres-Ortega, S., Narayan, S.,  &  Beck,  M.W.  (2020).  The  global  flood protection  benefits  of  mangroves. Scientific
Reports , 10 (4404), 1-11. DOI:
https://doi.org/10.1038/s41598-020-61136-6. Oshiro,  T.M.,  Perez,  P.S.  &  Baranauskas,  J.A.  (2012). How  many  trees  in  a  random  forest? 154-168pp. In P.  Perner  (Ed.) Machine  Learning  and  Data Mining  in  Pattern  Recognition .  Springer-Verlag. Berlin Heidelberg. Germany.
Ouyang,  X.  &  Guo,  F.  (2021). Patterns  of  mangrove productivity  and  support  for  marine  fauna .  1783- 1802pp. In Grigore,  M.N.  (Ed) Handbook  of Halophytes .  Springer  Nature.  Switzerland  A.G. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-57635- 6_70.
Pettorelli,  N.,  Ryan,  S.,  Mueller,  T.,  Bunnefeld,  N., Jedrzejewsk,  B.,  Lima,  M.  &  Kausrud,  K.  (2011). The  Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI):  Unforeseen  successes  in  animal  ecology. Climate Research , 46 , 15-27. DOI: https://doi.org/10.3354/cr00936.
Purwanto,  A.D.,  Wikantika,  K.,  Deliar,  A.  &  Darmawan, S.  (2023).  Decision  tree  and  random  forest classification  algorithms  for  mangrove  forest mapping  in  Sembilang  National  Park,  Indonesia. Remote Sensing , 15-16 (1), 1-31. DOI: https://doi.org/10.3390/rs15010016.
Rahmandhana,  A.D.,  Kamal,  M.  &  Wicaksono,  P. (2022).  Spectral  reflectance-based  mangrove species  mapping  from  WorldView-2  Imagery  of Karimunjawa  and  Kemujan  Island,  Central  Java Province, Indonesia. Remote Sensing , 14 (1), 1-17. DOI: https://doi.org/10.3390/rs14010183.
Regier,  P.,  Duggan,  M.,  Myers-Pigg,  A.  &  Ward,  N. (2023).  Effects  of  random  forest  modeling decisions on biogeochemical time series predictions. Limnology and Oceanography:
Methods , 21 (1), 40-52. DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1002/lom3.10523. Fariz,  T.R.,  Permana,  P.I.,  Daeni,  F.  &  Putra,  A.C.P. (2021). Pemetaan Ekosistem Mangrove di Kabupaten  Kubu  Raya  Menggunakan  Machine Learning  pada  Google  Earth  Engine. Jurnal
Geografi , 18 (2), 83-89. DOI:
https://doi.org/10.15294/jg.v18i2.30231.
Rodriguez-Galiano, V.F., Ghimire, B., Rogan, J., Chica- Olmo,  M.  &  Rigol-Sanchez,  J.P.  (2012).  An assessment  of  the  effectiveness  of  a  random forest  classifier  for  land-cover  classification. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 67 , 93-104. DOI:
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20 11.11.002.
Rudianto,  R.,  Bengen,  D.G.  &  Kurniawan,  F.  (2020). Causes  and  effects  of  mangrove  ecosystem damage  on  carbon  stocks  and  absorption  in  East Java,  Indonesia. Sustainability,  12 (10319),  1-17. DOI: https://doi.org/10.3390/su122410319. Spalding,  M.,  Kainuma,  M.  &  Lorna  Collins,  L.  (2010). World  Atlas  of  Mangroves .  Routledge,  Taylor  & Francis Group.
London. UK. DOI: https://doi.org/10.4324/9781849776608.
Tomlinson, P.B. (2016). The Botany of Mangroves (2nd ed.).  Cambridge  University  Press.  Cambridge. UK. DOI: https://doi.org/ 10.1017/CBO9781139946575.
Ulqodry,  T.Z.,  Aprianto,  A.E.,  Agussalim,  A.,  Aryawati, R. & Absori, A. (2021). Analisis tutupan mangrove Taman  Nasional  Berbak –Sembilang  melalui  Citra Landsat-8  dan  Pemantauan  LAI. Jurnal  Kelautan
Tropis , 24 (3), 393-401. DOI:
https://doi.org/10.14710/jkt.v24i3.12278.
Wang,  M.,  Cao,  W.,  Guan,  Q.,  Wu,  G.,  Jiang,  C.,  Yan, Y.  &  Su,  X.  (2018).  Potential  of  texture  metrics derived from high-resolution Pleiades satellite data for  quantifying  aboveground  carbon  of  Kandelia candel  mangrove  forests  in  Southeast  China. Wetlands  Ecology  and  Management , 26 (5),  789- 803. DOI: https://doi.org/10.1007/s11273-018- 9610-2.
Xu,  H.  (2006).  Modification  of  Normalized  Difference Water  Index  (NDWI)  to  enhance  open  water features in remotely sensed imagery. International Journal  of  Remote  Sensing , 27 (14),  3025-3033. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160600589179. Xue,  Z.  &  Qian,  S.  (2022).  Generalized  composite mangrove  index  for  mapping  mangroves  using Sentinel-2  time  series  data. IEEE  Journal  of Selected  Topics  in  Applied  Earth  Observations and  Remote  Sensing,  15 ,  5131-5146.  DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2022.3185078.

## Halaman Ini Sengaja Kami Kosongkan